ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

The Economics of the Modern Data Stack

Автор: Matatika

Загружено: 2026-01-28

Просмотров: 33

Описание: The modern data stack was built on open-source innovation and VC-fuelled growth. Tools like dbt, Airflow, Fivetran, and Snowflake made best-of-breed architectures possible. But as stacks scaled, the economics quietly changed.
In this LinkedIn Live discussion, industry practitioners unpack what consolidation, managed open source, and ingestion pricing models really mean for data leaders over the next 24 months.
This is not a tools comparison. It is a conversation about incentives, leverage, and long-term architectural resilience.

🔍 What We Discuss
Why the modern data stack moved from simplicity to fragmentation


What the dbt–Fivetran merger signals for governance, pricing, and roadmap decisions


The managed open-source playbook, using Airflow and Astronomer as a blueprint


Why data ingestion behaves differently from other layers of the stack


How connector sprawl quietly drives up costs and reduces flexibility


Why migrations are so hard and how that creates vendor pricing power


How to evaluate vendors through an economics lens, not just features


What AI and emerging tooling might change about stack complexity and operations



🎙️ Expert Panel
Taylor Murphy (Arch)
Industry practitioner on the economics of connectors, reliability, and where ingestion platforms make or lose money.


Aaron Phethean (Matatika)
Founder and CEO of Matatika, connecting stack design decisions with open-source monetisation and long-term leverage.


Max Beauchemin
Creator of Apache Airflow and Apache Superset, sharing lessons from building and commercialising open-source infrastructure at scale.



👥 Who This Is For
Heads of Data, Analytics, and Engineering


CTOs and senior decision-makers managing platform costs


Teams heavily invested in dbt and/or Airflow


Leaders renegotiating ingestion spend or dealing with connector sprawl


Anyone designing a data stack that needs to stay flexible as OSS becomes monetised



💡 Key Question Explored
The question is no longer “Is open source winning?”
It is: who captures the value, and what does that mean for your architecture, budgets, and negotiation power?

📺 Watch the full discussion above
🔔 Subscribe for more conversations on data infrastructure, economics, and platform strategy

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
The Economics of the Modern Data Stack

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

DBT Costs Too Much? Why SQL Mesh Cuts Data Stack Costs in Half

DBT Costs Too Much? Why SQL Mesh Cuts Data Stack Costs in Half

Matatika Live - The World Doesn’t Need Another Data Tool

Matatika Live - The World Doesn’t Need Another Data Tool

The AI Factory: Infrastructure for Intelligence | Jensen Huang, CEO, NVIDIA

The AI Factory: Infrastructure for Intelligence | Jensen Huang, CEO, NVIDIA

Для Чего РЕАЛЬНО Нужен был ГОРБ Boeing 747?

Для Чего РЕАЛЬНО Нужен был ГОРБ Boeing 747?

OpenAI Is Slowing Hiring. Anthropic's Engineers Stopped Writing Code. Here's Why You Should Care.

OpenAI Is Slowing Hiring. Anthropic's Engineers Stopped Writing Code. Here's Why You Should Care.

Excel против Power BI против SQL против Python | Сравнение на фондовом рынке

Excel против Power BI против SQL против Python | Сравнение на фондовом рынке

S&P Poised for Biggest Advance Since May | The Close 2/6/2026

S&P Poised for Biggest Advance Since May | The Close 2/6/2026

От RAG к контекстной инженерии: как управлять знаниями LLM

От RAG к контекстной инженерии: как управлять знаниями LLM

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

S2E5 - From Learning the Tool to Designing the System: How Engineers Actually Grow

S2E5 - From Learning the Tool to Designing the System: How Engineers Actually Grow

«Я выпускал код, который не понимаю, и уверен, что вы тоже» – Джейк Нейшнс, Netflix.

«Я выпускал код, который не понимаю, и уверен, что вы тоже» – Джейк Нейшнс, Netflix.

Data platforms vs real solutions: Why teams are switching approaches

Data platforms vs real solutions: Why teams are switching approaches

Nvidia CEO Jensen Huang: AI is going to fundamentally change how we compute everything

Nvidia CEO Jensen Huang: AI is going to fundamentally change how we compute everything

Понимание GD&T

Понимание GD&T

S3E5 - Building Data Platforms That Actually Solve Business Problems

S3E5 - Building Data Platforms That Actually Solve Business Problems

Управление поведением LLM без тонкой настройки

Управление поведением LLM без тонкой настройки

NotebookLM: большой разбор инструмента (12 сценариев применения)

NotebookLM: большой разбор инструмента (12 сценариев применения)

'PUMP AND DUMP': SEC cracks down on China-linked market manipulation

'PUMP AND DUMP': SEC cracks down on China-linked market manipulation

Почему MCP действительно важен | Модель контекстного протокола с Тимом Берглундом

Почему MCP действительно важен | Модель контекстного протокола с Тимом Берглундом

От технологии к индустрии: UST Inc. готовится к масштабированию и укрепляет инвестиционную основу

От технологии к индустрии: UST Inc. готовится к масштабированию и укрепляет инвестиционную основу

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]